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INTELIGENCIA DE NEGOCIOS (Business Intelligence BI) BREVE HISTORIA DEL BI En un tiempo, las organizaciones dependían de sus departamentos de sistemas de información para proporcionarles reportes estándar y personalizados. Esto ocurrió en los días de los mainframes y minicomputadoras, cuando la mayoría de los usuarios no tenía acceso directo a las computadoras. Sin embargo, esto comenzó a cambiar en los años 70’s cuando los sistemas basados en servidores se convirtieron en la moda, Aun así estos sistemas eran usados principalmente para transacciones de negocios y sus capacidades de realizar reportes se limitaba a un número predefinido de ellos. Los sistemas de información se sobrecargaban y los usuarios tenían que esperar por días o semanas para obtener sus reportes en caso que requirieran reportes distintos a los estándares disponibles. Con el paso del tiempo, fueron desarrollados los sistemas de información ejecutiva (EIS, por sus siglas en inglés), los cuales fueron adaptados para apoyar a las necesidades de ejecutivos y administradores. Con la entrada de la PC, y de computadoras en red, las herramientas de BI proveyeron a los usuarios de la tecnología para crear sus propias rutinas básicas y reportes personalizados. La figura muestra una breve reseña histórica de cómo fue desarrollándose lo que ahora se conoce como Business Intelligence, también se puede observar la manera en que las aplicaciones relacionadas al soporte de decisiones han ido evolucionando con el paso del tiempo. DEFINICIÓN DE BUSINESS INTELLIGENCE

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INTELIGENCIA DE NEGOCIOS (Business Intelligence BI)

BREVE HISTORIA DEL BI

En un tiempo, las organizaciones dependían de sus departamentos de sistemas de

información para proporcionarles reportes estándar y personalizados. Esto ocurrió en los

días de los mainframes y minicomputadoras, cuando la mayoría de los usuarios no tenía

acceso directo a las computadoras. Sin embargo, esto comenzó a cambiar en los años

70’s cuando los sistemas basados en servidores se convirtieron en la moda,

Aun así estos sistemas eran usados principalmente para transacciones de negocios y sus

capacidades de realizar reportes se limitaba a un número predefinido de ellos. Los

sistemas de información se sobrecargaban y los usuarios tenían que esperar por días o

semanas para obtener sus reportes en caso que requirieran reportes distintos a los

estándares disponibles.

Con el paso del tiempo, fueron desarrollados los sistemas de información ejecutiva (EIS,

por sus siglas en inglés), los cuales fueron adaptados para apoyar a las necesidades de

ejecutivos y administradores. Con la entrada de la PC, y de computadoras en red, las

herramientas de BI proveyeron a los usuarios

de la tecnología para crear sus propias rutinas

básicas y reportes personalizados.

La figura muestra una breve reseña histórica

de cómo fue desarrollándose lo que ahora se

conoce como Business Intelligence, también

se puede observar la manera en que las

aplicaciones relacionadas al soporte de

decisiones han ido evolucionando con el paso

del tiempo.

DEFINICIÓN DE BUSINESS INTELLIGENCE

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Las aplicaciones de Business Intelligence (BI) son herramientas de soporte de decisiones

que permiten en tiempo real, acceso interactivo, análisis y manipulación de información

crítica para la empresa. Estas aplicaciones proporcionan a los usuarios un mayor

entendimiento que les permite identificar las oportunidades y los problemas de los

negocios. Los usuarios son capaces de acceder y apalancar una vasta cantidad de

información y analizar sus relaciones y entender las tendencias que últimamente están

apoyando las decisiones de los negocios. Estas herramientas previenen una potencial

pérdida de conocimiento dentro de la empresa que resulta de una acumulación masiva

reinformación que no es fácil de leer o de usar. (CherryTree& Co., 2000).

IMPORTANCIA DE BI EN LAS ORGANIZACIONES

El exceso de información no es poder, pero el conocimiento si lo es. Con demasiada

frecuencia, la transformación y el análisis de toda la información y los datos que las

propias compañías generan se convierte en un verdadero problema y, por lo tanto, la

toma de decisiones se vuelve desesperadamente lenta.

Las tecnologías de BI intentan ayudar a las personas a entender los datos más

rápidamente a fin de que puedan tomar mejores y más rápidas decisiones y, finalmente,

mejorar sus movimientos hacia la consecución de objetivos de negocios. Los impulsores

claves detrás de los objetivos de BI son incrementar la eficiencia organizacional y la

efectividad. Algunas de las tecnologías de BI apuntan a crear un flujo de datos dentro de

la organización más rápido y accesible. Por otro lado, novedosas tecnologías de BI toman

un enfoque más agresivo redefiniendo los procesos existentes con otros nuevos, mucho

más estilizados que eliminan gran cantidad de pasos o crean nuevas capacidades.

En una reciente encuesta realizada por Gartner, BI fue catalogado en el número 2 en la

lista de prioridades tecnológicas de los CIO para el 2005, después de ubicarse en el

lugar número 2 en el año 2004.

Debido a este nuevo énfasis en BI, el mercado de herramientas software de BI alrededor

del mundo creció un 7.7 % en 2004, basado en estimaciones preliminares del mercado

compuesto.

El crecimiento en 2004 fue conducido por el alto desempeño de vendedores específicos,

incluyendo Cognos y Microsoft. El ranking no cambio respecto al año 2003 tal y como se

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esperaba. Los tres mayores vendedores de herramientas de BI en el mercado global,

según datos de Gartner son:

Proveedor Posición en el

mercado compartido

Business Objects 1

SAS Institute 2

Cognos 3

Tabla 1. Mayores proveedores de herramientas de BI

TIPOS DE PRODUCTOS DE BI

Las herramientas de software de BI son usadas para acceder a los datos de los negocios

y proporcionar reportes, análisis, visualizaciones y alertas a los usuarios. La gran mayoría

de las herramientas de BI son usadas por usuarios finales para acceder, analizar y

reportar contra los datos que más frecuentemente residen en data warehouse, data marts

y almacenes de datos operacionales. Los desarrolladores de aplicaciones usan

plataformas de BI para desarrollar y desplegar aplicaciones (las cuales no son

consideradas herramientas de BI). Ejemplos de una aplicación de BI son las aplicaciones

de consolidación financiera y presupuestos.

Actualmente el mercado de herramientas de BI se encuentra constituido de dos

subsegmentos: suites de BI empresarial (EBIS, por sus siglas en inglés) y plataformas de

BI. La mayoría de las herramientas de BI, como las desarrolladas por los vendedores

mencionados en la tabla 1, son BI empresarial y plataformas de BI.

GartnerDataquest (2005) realizó un pronóstico a cinco años, basado en una estimación

preliminar de tamaño del mercados y una revisión de los inhibidores e impulsores,

llegando a la conclusión de que el total de mercado de herramientas de BI proyecta un

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crecimiento de $ 2.5 billones en 2004 a $ 2.9 billones en 2009, con una tasa de

crecimiento anual de 7.4%.

CONTRASTES: BI EMPRESARIAL VS. PLATAFORMAS

Tiedrich (2003), menciona que las plataformas de BI son ambientes de desarrollo de

aplicaciones, comúnmente ofrecen un lenguaje de codificación como Visual Basic y otros

lenguajes para la creación de aplicaciones personalizadas.

Ventajas. Desventajas

Aplicaciones personalizadas. Complejidad en el desarrollo de aplicaciones

Alta funcionalidad analítica.

Tabla 2. Ventajas y desventajas de las plataformas de BI

Las plataformas de BI se usan cuando hay una necesidad de analizar aplicaciones

complejas con muchos cálculos (por ejemplo, rentabilidad de un producto) o para crear

aplicaciones amigables para usuarios ocasionales.

En cambio las herramientas de BI empresarial, contienen una funcionalidad estándar.

Una vez que una o más fuente de datos es mapeado por las herramientas de suites de BI

empresarial (EBIS, por sus siglas en inglés), la funcionalidad toma vida. A pesar de que

algunas herramientas contienen algunas facilidades de codificación, crear aplicaciones a

la medida es un desafío.

Según lo dicho por Tiedrich (2003), consultor de Gartner, las EBIS contiene las siguientes

ventajas y desventajas.

Ventajas. Desventajas

Implementación más sencilla. Funcionalidad menos analítica

Funcionalidad estándar. Poca facilidad de personalización

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Tabla 3. Ventajas y desventajas de Business Intelligence Empresarial

Los EBIS son usualmente utilizados cuando hay muchos usuarios de diversos niveles de

habilidad técnica, cada uno con requerimientos de reportes y vistas que son menos

analíticos (por ejemplo, reportes administrativos o análisis de variantes simples).

TECNOLOGÍAS DE BI

Durante el periodo formativo, las compañías han descubierto activamente nuevas

maneras de usar sus datos para apoyar la toma de decisiones, realizar una optimización

de procesos y realizar reportes operacionales. Y durante esta era de invenciones, los

vendedores de tecnología de BI han construidos nichos de software para implementar

cada nuevo patrón de aplicaciones que las compañías inventan. Estos patrones de

aplicación resultan en productos de software centrados exclusivamente en cinco estilos de

BI (Microstrategy, 2002), tales como:

a) Reporte empresarial. Los reportes escritos son usados para generar reportes

estáticos altamente formateados destinados para ampliar su distribución con

mucha gente.

b) Cubos de análisis. Los cubos basados en herramientas de BI son usados para

proveer capacidades analíticas a los administradores de negocios.

c) Vistas Ad Hoc Query y análisis. Herramientas OLAP relacionales son usadas para

permitir a los expertos visualizar la base de datos y ver cualquier respuesta y

convertirla en información transaccional de bajo nivel.

d) Data mining y análisis estadísticos. Son herramientas usadas para desempeñar

modelado predictivo o para descubrir la relación causa efecto entre dos métricas.

e) Entrega de reportes y alertas. Los motores de distribución de reportes son usados

para enviar reportes completos o avisos a un gran número de usuarios, dichos

reportes se basan en suscripciones, calendarios, etc.

Hasta este punto, las grandes empresas han tenido que comprar diferentes conjuntos de

herramientas de BI a distintos vendedores, con cada herramienta dirigida a una nueva

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aplicación de BI y cada una de ellas dando al usuario funcionalidad en solo uno de los

estilos de BI.

Una manera de ver estos estilos de BI es dar lugar a un espacio de dos dimensiones

(figura 2) donde el eje vertical representa la sofisticación e interactividad del proceso

analítico y el eje horizontal representa la escala, o el tamaño de la población de usuarios.

Es entonces cuando se pueden localizar los 5 estilos de BI dentro del cuadrante.

Figura 2. Los cinco estilos de Business Intelligence

La siguiente tabla muestra las tecnologías que son usadas para Business Intelligence y

las cuales entran dentro de los cinco estilos mencionados anteriormente.

Tecnologías de BI

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Servidores de base de datos relacional.

Servidores de base de datos OLAP

Data Warehouses

Data Marts

Transformación de datos y herramientas de limpieza

Herramientas de reportes y vistas

Herramientas de análisis y exploración

Herramientas de visualización de datos

Herramientas de Data Mining

Scorecards, portales, y dashboards

Hojas de calculo

Herramientas de predicción y modelación

Sistemas de alertas y notificaciones

Aplicaciones analíticas

Tabla 4. Tecnologías usadas en Business Intelligence

BI OPERACIONAL

Para mantener el ritmo de competencia, las empresas cada vez demandan Business

Intelligence a nivel operacional, análisis incrustados dentro de los procesos para manejar

excepciones y tomar decisiones en tiempo real.

Algunos usuarios corporativos que están implementando técnicas como herramientas

provenientes de vendedores como SAS Institute Inc., InformationBuilders Inc. y Cognos

Inc.

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SAS, InformationBuilders y Cognos son un grupo del número creciente de vendedores

que están creando Business intelligence, según Keith Gile, ananalyst at

ForresterResearch Inc.

"Los negocios quieren dar mayor valor agregado a los datos, no solo al datawarehouse.

Muchas de las decisiones en tiempo real que necesitan ser tomadas deben de ser hechas

mientras los procesos ocurren, por ejemplo, mientras el consumidor esta en el teléfono o

cuando un paciente esta siendo tratado” dijo Gile.

La siguiente figura muestra claramente el cuadro completo de BI empresarial y en que

parte se encuentra situado el BI operacional.

Figura 3. Business Intelligence Operacional

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FACTORES CRÍTICOS DE ÉXITO.

Lokken (2001) menciona que todos los sistemas de BI tienen un número crítico de

factores de éxito en común, ya que ellos:

Proveen acceso a datos adecuados. Sin organizar los datos, es difícil lograrlo.

Incrementan la habilidad de los usuarios para entender los resultados. Saturar a las

personas de números en estos días crea más problemas que los que resuelven. Diez

años atrás el problema era obtener los datos; pero hoy en día tiene que ver más con el

manejo de ellos.

Incrementan el entendimiento de los negocios por parte de los usuarios. Conocer que es

lo que los datos dicen es algo bueno, pero en la actualidad es necesario saber que hacer

con ellos. Este conocimiento es difícil de construir dentro de una pieza de software.

Ayudan a comunicar los hallazgos y tomar acciones. Es raro que un individuo pueda

ejecutar cualquier cosa significativa dentro de una organización sin involucrar a otros.

Los cinco factores críticos de éxito de negocios que se deben de considerar al elegir un

EBIS son:

Minimizar los costos totales de propiedad.

Apuntar hacia oportunidades de ROI altos.

Apalancar la arquitectura de datos existente.

Conocer los requerimientos de los usuarios finales.

Asegurar al máximo la escalabilidad y capacidad de realización.

En la actualidad BI debe estar dirigido a estos cinco aspectos y ayudar a simplificar todo

el mar de datos para los usuarios. Por ello, el éxito de BI nunca es un accidente; cuando

las compañías lo alcanzan logran los siguientes beneficios:

Toman mejores decisiones con una asombrosa velocidad y confianza.

Dinamizan sus operaciones

Reducen los ciclos de vida de sus productos.

Maximizan el valor de las líneas de producto y anticipan nuevas oportunidades.

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Hacer un mejor y más enfocado marketing mejorando las relaciones con los

clientes y proveedores por iguales.

Sin embargo las organizaciones deben de entender y dirigir correctamente 10 desafíos

críticos para el éxito de BI (Atre, 2003). Los proyectos de BI fallan debido que:

Las empresas fallan en reconocer que los proyectos de BI son iniciativas de

negocios interorganizacionales, y en entender dichas iniciativas difieren de las

típicas soluciones independientes.

Existe la falta de compromisos por parte de los sponsors (los cuales tienen

autoridad en la empresa.

Se tiene poca disponibilidad de los representantes de negocios.

Hay ausencia de un personal disponible y habilidoso.

Existe un mal concepto del software de BI.

No trabajan bajo una estructura detallada.

No existe un análisis del negocio o estandarización

No existe una apreciación del impacto que causan los datos de mala calidad en la

rentabilidad del negocio.

No se entiende la necesidad del uso de un meta datos.

Demasiada confianza métodos y herramientas no alineadas.

RIESGOS DE BI

Basta con decir que el uso apropiado de las herramientas de BI puede marcar la

diferencia entre la vida y la muerte de muchas empresas, entre el estancamiento y el

crecimiento, entre los resultados opacos y el desempeño financiero sobresaliente, entre el

servicio impersonal y de mala calidad y el excelente servicio al cliente personalizado, y

entre la relación óptima con los proveedores y la pérdida de los beneficios de trabajar con

ellos y con otros socios de negocios. Por todo ello BI es importante. (Tiedrich, 2003)

Como riesgo, el riesgo que se corre no es demasiado hablando propiamente de evaluar

las necesidades reales de BI en la empresa y entonces seleccionar el proveedor más

apropiados y sus productos, así como su implementación.

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El mayor riesgo tecnológico es que la tecnología está cambiando rápidamente.

Naturalmente, las nuevas tecnologías tienen algo de riesgo hasta que son probadas

completamente. Por ejemplo, el uso de la tecnología móvil para BI ha sido adoptada muy

lentamente.

Dos de los más importantes riesgos son la habilidad de los vendedores para cumplir y

últimamente, su viabilidad, lo cual es algo que hay que considerar.

Algunos de los grandes riesgos relacionados con el uso de las herramientas de BI están

basados en los datos. Los datos que son usados no son transformados apropiadamente.

Debido a que en el ámbito de los negocios las empresas muy frecuentemente escogen

sus propias herramientas de BI, una empresa puede terminar con múltiples herramientas,

así como múltiples data marts con datos que no están claramente definidos o con meta

datos que no son compatibles. Esto puede inducir a tener diferentes conclusiones acerca

de los mismos datos.